D
2016
Walker-Independent Features for Gait Recognition from Motion Capture Data
BALÁŽIA, Michal a Petr SOJKA
Základní údaje
Originální název
Walker-Independent Features for Gait Recognition from Motion Capture Data
Autoři
BALÁŽIA, Michal (703 Slovensko, garant, domácí) a Petr SOJKA (203 Česká republika, domácí)
Vydání
LNCS 10029. Switzerland, Proceedings of the joint IAPR International Workshops on Structural and Syntactic Pattern Recognition (SSPR 2016) and Statistical Techniques in Pattern Recognition (SPR 2016), od s. 310-321, 12 s. 2016
Nakladatel
Springer International Publishing AG
Další údaje
Typ výsledku
Stať ve sborníku
Stát vydavatele
Švýcarsko
Utajení
není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání
tištěná verze "print"
Kód RIV
RIV/00216224:14330/16:00090768
Organizace
Fakulta informatiky – Masarykova univerzita – Repozitář
Klíčová slova česky
strojové učení; klasifikace; rozpoznávání podle chůze
Klíčová slova anglicky
machine learning; classification; gait recognition
Návaznosti
MUNI/A/0892/2015, interní kód Repo. MUNI/A/0935/2015, interní kód Repo.
V originále
MoCap-based human identification, as a pattern recognition discipline, can be optimized using a machine learning approach. Yet in some applications such as video surveillance new identities can appear on the fly and labeled data for all encountered people may not always be available. This work introduces the concept of learning walker-independent gait features directly from raw joint coordinates by a modification of the Fisher’s Linear Discriminant Analysis with Maximum Margin Criterion. Our new approach shows not only that these features can discriminate different people than who they are learned on, but also that the number of learning identities can be much smaller than the number of walkers encountered in the real operation.
Zobrazeno: 20. 10. 2024 00:21